智慧医疗2017年度盘点之前沿技术

作为人工智能驱动下规模最大、增长最快的领域之一，智慧医疗取代了人工基因测序、诊断治疗、手术操作等部分环节，为患者提供了系统化的医疗服务，也将逐渐成为未来生活中不可或缺的一部分。

1、物联网技术

物联网技术开启了万物互联的时代，给各行各业带来了产业模式上的“新革命”。医疗作为最受关注的民生焦点之一，自然也成为了物联网技术应用的重中之重。其实现了患者与医护人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到医疗领域的信息化。

物联网技术的应用，对医疗服务水平的提升主要体现在以下几个方面：

a、优化看病就诊流程，患者只需动动手指便可完成挂号、缴费、查看报告等步骤；b、实现智能化管理，通过对医院车辆、医疗设备等的智能化改造，使管理变得更加便捷；c、快速收集有效数据，精准捕捉患者数据信息，并作出分析，为医护人员节约时间；d、提升医疗服务水平，帮助医院提升效率节约成本，同时给患者提供了更加便利的服务。

2、机器学习技术

机器学习是一种利用非结构化或无标签的数据进行无监督学习的算法，其撑起了高效准确的神经网络。

在机器学习的加持下，智能诊疗的能力、可伸缩性、效率和准确性不断增强。以IBM的沃森为例，其已经可以通过不断的电子健康记录学习，识别图像和文字，实现准确的乳房和心脏疾病诊断。

研究预期，智能诊疗将帮助临床诊断结果准确率提高30%到40%，同时降低50%的医疗费用。

3、大数据分析技术

在各大产业都积极投入大数据应用时，智慧医疗产业也不甘落后，期盼借此加速挖掘各种病症的起因，找出行之有效的治疗方法。

目前，大数据分析在疾病监控、辅助决策、健康管理等领域发挥重要作用是智慧医疗关注的重点。同时，能解决资料来源、互通性、安全等方面的挑战，掌握临床护理、报销模式和人口健康管理等的最新趋势为医疗机构带来竞争优势。

以肿瘤科为例，基于大数据的支持，其在个人化疗法、准确诊断基协同临床决策支持工具方面取得迅速进步，从而更容易治疗致命疾病。

4、安防技术

随着大数据、云计算等高新技术的快速发展，医院对于网络化、智能化的需求也越来越迫切。

现阶段，安防技术在医疗系统中主要应用于以下两个方面：

a、远程医疗信息系统，主要包括医疗高清摄像机、医疗视频终端、医疗业务终端、多媒体综合业务平台等专业设备。在应用中，主要以远程可视化医疗系统为主。

b、医疗安防系统，主要应用手段包括高清监控、人脸识别、智能视频分析，可有效打击医托、票贩子的存在，并帮助安保人员快速发现异常情况以做出应对。

5、穿戴装置技术

利用可穿戴技术可以把多媒体、传感器和无线通信等技术嵌入人们的衣着中，可支持手势和眼动操作等多种交互方式。其带来了一个全新的智慧医疗时代，比如监测大脑数据追踪情感、健康数据等。

瑞士公司Soreon 研究预测，到2020 年智能可穿戴设备能帮助挽救130 万人的生命，挽救人数主要来自于在医院监测使用的可穿戴设备减少的死亡率。据悉，目前已经应用于临床的有可穿戴除颤器，还有仍在研发过程中的可穿戴交变电场治疗脑瘤、电离子透入疗法治疗头痛等。

6、基因测序技术

百度CEO李彦宏此前曾指出，智慧医疗的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊、人工智能参与的智能问诊、基因分析和精准医疗、基于大数据的新药研发。

近年来，随着基因测序技术越来越成熟，价格也随之降低，越来越多的基因数据被积累起来，其对健康的影响正在变成计算和分析的能力问题。

7、生物传感器技术

生物传感技术是通过使用生命体征检设备、数字化医疗设备等传感器，采集用户的体征数据，随后，数据被传递给远端服务平台上的医师，医师根据数据指标为用户提供保健、预防、监测、呼救等远程医疗与健康管理服务体系。

因为其专一、灵敏、响应快等特点，生物传感技术为基础医学研究及临床诊断提供了一种快速简便的新型方法。

8、射频识别（RFID）技术

RFID技术也是一种传感技术，可以快速读写、长期跟踪管理，是通过在物料、药品中植入芯片，并将芯片信号与物料产品信息相连接，医院通过计算机、自动识别系统，实现对物料、药品的全程监管。

其具有以下三个功能：

a、无线监护功能，救护车内的监护设备采集急救病人的生命体征信息，并通过3G、Wi-Fi等网络将监护信息实时上传至急救指挥中心和进行抢救的医院急诊中心。

b、视频监控功能，急救车外内的摄像视频信号经过3G、Wi-Fi等网络上传到急救指挥中心与医院的急诊室远程监护中心。

c、定位调度功能，利用GPS定位技术，查找最近的急救车进行调派，并对进行移动急救车辆进行轨迹监控。

9、感知云服务技术

现代化信息技术给智慧医疗带来了全新的变革，以其自身要求和发展趋势来看，智慧医疗云服务需要运用现代化信息技术为用户提供可自主感知、自主机器学习的智能化云服务。

智慧医疗“感知云服务”离不开其数据载体“健康感知云”，由于其所构建的“健康感知云”中存储着海量的居民健康数据，而这些数据往往又存在着显性的和隐性的关联性，挖掘、比对数据之间的联系是“感知云服务”的重要任务。

10、人工神经网络技术

人工神经网络是上世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

由于人体和疾病的复杂性及不可预测性，在生物信号与信息的表现形式上、变化规律上，对其进行检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面都存在非常复杂的非线性联系，适合人工神经网络的应用。

目前，人工神经网络技术主要应用在生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。

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